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Il poker è l'ultimo gioco a piegarsi contro l'intelligenza artificiale
In un traguardo fondamentale per l'intelligenza artificiale, un poker bot sviluppato da ricercatori in Canada e Repubblica Ceca ha sconfitto diversi giocatori professionisti in partite uno contro uno di poker no-limit Texas hold'em.
Forse la cosa più interessante è che gli accademici dietro il lavoro affermano che il loro programma ha superato i suoi avversari umani utilizzando un approccio di approssimazione che paragonano al sentimento viscerale.
Se corretto, questo è davvero un progresso significativo nell'IA del gioco, dice Michael Wellman , professore all'Università del Michigan specializzato in teoria dei giochi e intelligenza artificiale. In primo luogo, raggiunge un traguardo importante (battere i professionisti del poker) in un gioco di notevole interesse. In secondo luogo, riunisce diverse nuove idee, che insieme supportano un approccio entusiasmante per i giochi di informazioni imperfette.
Più avanti questa settimana, un torneo in un casinò di Pittsburgh vedrà diversi giocatori di poker di livello mondiale giocare la stessa versione del poker contro un programma sviluppato presso CMU. Tuomas Sandholm , un professore di informatica alla CMU che sta guidando lo sforzo, afferma che i giocatori umani coinvolti sono considerevolmente più forti di quelli testati dai ricercatori dell'Alberta e che verranno giocate 120.000 mani in 20 giorni, fornendo una maggiore significatività statistica ai risultati. Il torneo potrebbe confermare che l'IA ha davvero dominato un gioco che è sembrato a lungo troppo complesso e sottile per i computer.
DeepStack, il software per giocare a poker che ha già battuto alcuni giocatori professionisti, è stato sviluppato da un team guidato da Michele Bowling , professore di informatica all'Università dell'Alberta, che comprendeva ricercatori dell'Università Carlo e dell'Università tecnica ceca nella Repubblica ceca. In una ricerca carta pubblicata online ma non ancora sottoposto a revisione paritaria, i ricercatori affermano che DeepStack ha giocato quasi 45.000 mani di poker contro diversi giocatori, battendoli facilmente.
Il poker è più complesso di molti altri giochi che hanno contrapposto gli esseri umani all'IA. E significativamente, contiene livelli di incertezza, come quando un avversario può bluffare, che si trovano in molte situazioni del mondo reale che l'IA non ha ancora padroneggiato. I giocatori di poker non possono vedere le mani dei loro avversari, il che significa che, a differenza di dama, scacchi o Go, non tutte le informazioni contenute nel gioco sono a loro disposizione. I ricercatori di DeepMind, una sussidiaria di Alphabet con sede nel Regno Unito, hanno fatto notizia l'anno scorso dopo aver creato un programma in grado di battere uno dei migliori giocatori di Go del mondo (vedi Google's AI Masters the Game of Go un decennio prima del previsto).
Il Texas hold'em heads-up no-limit è una versione del gioco giocato tra due persone che possono scommettere tutte le chips che possiedono. Questa variante per molto tempo si è rivelata troppo difficile da giocare con le macchine in modo esperto. Ci sono 10160 (10 seguiti da 160 zeri) possibili percorsi di gioco per ogni mano in heads-up no-limit Texas hold'em.
DeepStack ha imparato a giocare a poker giocando le mani contro se stesso. Dopo ogni partita, rivisita e perfeziona la sua strategia, ottenendo un approccio più ottimizzato. A causa della complessità del poker no-limit, questo approccio normalmente implica la pratica con una versione più limitata del gioco. Il team di DeepStack ha affrontato questa complessità applicando una tecnica di approssimazione rapida che ha perfezionato alimentando le precedenti situazioni di poker in un algoritmo di deep learning.
La vera novità per un gioco così complesso è essere in grado di calcolare in modo efficace l'azione da intraprendere in ogni situazione che si incontra, piuttosto che dover lavorare offline attraverso una forma semplificata dell'intero albero delle possibilità di gioco, afferma Wellman dell'Università di Michigan.
I ricercatori confrontano la tecnica di approssimazione di DeepStack con l'istinto di un giocatore umano quando un avversario sta bluffando o ha una mano vincente, sebbene la macchina debba basare la sua valutazione sui modelli di scommessa dell'avversario piuttosto che sul suo linguaggio del corpo. Questa stima può essere considerata un'intuizione di DeepStack, scrivono. Una sensazione viscerale del valore di possedere tutte le possibili carte private in ogni possibile situazione di poker.
È possibile misurare la performance di un giocatore di poker osservando l'importo vinto, relativo all'importo scommesso al suo tavolo, su molte partite. DeepStack ha avuto una percentuale di vincita circa nove volte migliore di quella che sarebbe considerata buona per un giocatore professionista.
Nel 2015, Bowling e colleghi dell'Università dell'Alberta hanno risolto la versione più limitata di Heats Up Hold'em di sviluppo di un poker bot in grado di giocare perfettamente.
Il poker bot coinvolto nel torneo di Pittsburgh, chiamato Libratus, è stato sviluppato da Sandholm e uno dei suoi studenti laureati, Noam Brown . La coppia non ha ancora rivelato i dettagli di come il loro programma si avvicina al gioco, ma Brown afferma che essenzialmente cerca di 'risolvere' il gioco - o capire ogni possibile scenario - prima durante il gioco di quanto fosse possibile in precedenza. Libratus funziona su hardware estremamente potente su Centro di supercalcolo di Pittsburgh , una struttura gestita congiuntamente dalla CMU e dall'Università di Pittsburgh.